オンライン学習の普及に伴い、学習管理システム(LMS)には視聴・演習・提出などの操作ログが大量に蓄積されるようになった。しかし多くの教育現場では、これらのログは出席確認や成績集計に用いられるにとどまり、「どの教材のどこで学習者が躓いているか」という教材改訂に直結する情報としては十分に活用されていない。申請者は学部在学中、地方中学校のオンライン学習支援ボランティアに参加し、同一教材でも学習者によって躓く箇所が大きく異なること、そして教える側がその躓きを把握する手段を持たないことを実地に観察した。さらに学部のゼミ課題では、学習プラットフォームの操作ログを用いて離脱しやすい単元の可視化を試み、ログデータが躓きの兆候を含むことを確認した。こうした経験から、蓄積されたログを教材改訂という教育現場の具体的な行動につなげる仕組みの研究を志すに至った。

本研究の目的は、LMS の操作ログから学習躓きの予兆を早期に検出し、その結果を教員の教材改訂行動につなげる支援手法を設計・評価することである。中心となるリサーチクエスチョンは次の二点である。(1) 単元ごとの操作ログに現れるどのような行動パターンが、後続の学習躓きの予兆となるか。(2) 検出結果をどのような形で教員に提示すれば、教材改訂という具体的な行動につながるか。

学習分析(ラーニングアナリティクス)研究の多くは、成績予測やドロップアウト予測など学習者個人への介入を主眼としてきた。これに対し本研究は、検出結果を「教材側の改訂」に接続する点に独自性がある。躓きの原因を学習者の努力不足に帰するのではなく、教材設計の改善可能性として捉え直すことで、同じ教材で学ぶ後続の学習者全体に改善が波及する。また、留学生を含む多様な背景の学習者が混在する授業では、躓き箇所の分布自体が教材の暗黙の前提を可視化する資料となり、教育の公平性の観点からも意義がある。

研究は三段階で進める。第一段階では、先行研究の系統的レビューを行い、操作ログから躓きを操作的に定義するための行動指標(視聴の中断・巻き戻し、演習の再試行、回答時間の急変など)を整理する。第二段階では、協力を得られた授業の LMS ログを用いて、単元ごとの行動パターンと躓きの発生との関連を分析し、躓き予兆パターンを抽出する。データの取得と利用は所属機関の倫理審査の承認を得た上で行い、個人が特定されない形に匿名化して扱う。第三段階では、抽出したパターンに基づき、教員向けに「どの教材のどこを見直すべきか」を提示するダッシュボードのプロトタイプを設計し、担当教員による利用を通じて、提示内容の解釈可能性と教材改訂行動への接続度を評価指標として検証する。分析には統計的手法と機械学習手法を併用するが、モデルの予測精度そのものではなく、教員の行動変容につながるかを主たる評価軸とする。

本研究により、(1) 操作ログに基づく学習躓き予兆パターンの整理、(2) 教材改訂支援ダッシュボードの設計指針、(3) 検出から改訂行動への接続を評価する枠組み、の三点が得られると期待される。成果は国内の教育工学関連の研究会での発表を経て、修士論文としてまとめる。

本計画では参考文献リストを機械的に生成しない(捏造防止)。以下の推奨検索キーワードで CiNii・Google Scholar 等を検索し、先行研究を自分で確認した上で参考文献リストを作成すること。

推奨検索キーワード：学習分析 / ラーニングアナリティクス / 学習ログ / つまずき検出 / ドロップアウト予測 / 教材改訂 / 教育工学

引用形式：日本語文献は日本教育工学会論文誌の書式、英語文献は APA 形式に準拠する。